2893 A. Efficacy and Safety of Aztreonam-Avibactam for the Treatment of Serious Infections Due to Gram-Negative Bacteria, Including Metallo-β-Lactamase-Producing Pathogens: Phase 3 REVISIT Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multidrug resistant (MDR) Gram-negative bacteria, including metallo-β-lactamase (MBL) producers, pose significant treatment challenges. This study investigated efficacy and safety of aztreonam-avibactam (ATM-AVI) in the treatment of complicated intra-abdominal infection (cIAI) or hospital-acquired)/ventilator-associated pneumonia (HAP/VAP) due to Gram-negative bacteria, including MBL-producing MDR pathogens, with limited or no treatment options. Methods REVISIT was a phase 3, prospective, randomized, multicenter, open-label, central assessor-blinded study in hospitalized adults. Patients were randomized 2:1 to ATM-AVI (± metronidazole [MTZ]; cIAI patients only) or meropenem (MER) ± colistin (COL) for 5–14 (cIAI) or 7–14 (HAP/VAP) days. Clinical cure at the test-of-cure (TOC) visit in the intent-to-treat (ITT) and clinically evaluable (CE) analysis sets were the primary efficacy endpoints. Key secondary endpoints included microbiological responses at TOC, 28-day mortality, and safety. No formal hypothesis testing was planned. Results In total, 422 patients were randomized (ATM-AVI ± MTZ, n=282; MER ± COL, n=140). Adjudicated clinical cure rates at TOC are shown in Table 1. Favorable microbiological response rates at TOC (micro-ITT analysis set) were 75.7% for ATM-AVI ± MTZ and 73.9% for MER ± COL; 28-day all-cause mortality rates for ATM-AVI ± MTZ and MER ± COL were 1.9% (4/208) vs 2.9% (3/104), and 10.8% (8/74) vs 19.4% (7/36) in cIAI and HAP/VAP, respectively. Adverse events (AEs) are summarized in Table 2. There were no treatment-related serious AEs in the ATM-AVI group. Conclusion ATM-AVI (± MTZ) was effective in treating patients with cIAI and HAP/VAP, displaying similar efficacy to MER ± COL. ATM-AVI was generally well tolerated. These data support potential use of ATM-AVI for the treatment of serious infections caused by susceptible Gram-negative bacteria. Further analyses will focus on MBL-producing pathogens. Trial registration. NCT03329092. Study sponsored by Pfizer. ATM-AVI is jointly developed with AbbVie, also supported by the United States Biomedical Advanced Research and Development Authority (BARDA) and the European Innovative Medicines Initiative (IMI), under the COMBACTE-CARE consortium. Disclosures Yehuda Carmeli, MD, Merck: Advisor/Consultant|Merck: Grant/Research Support|Merck: Honoraria|Pfizer: Advisor/Consultant|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Qpex: Advisor/Consultant|Qpex: Grant/Research Support|Qpex: Honoraria|Roche: Advisor/Consultant|Roche: Grant/Research Support|Roche: Honoraria Georgios L. Daikos, PhD, MSD: Honoraria|Pfizer: Advisor/Consultant|Pfizer: Honoraria|Viatris: Honoraria Rosa-María Jiménez Rodríguez, MD, PhD, Abex: Honoraria|B. Braun: Honoraria|Johnson & Johnson: Honoraria Halley Rogers, MPH, Pfizer: Ownership Interest Michele Wible, MS, Pfizer: Ownership Interest Francis Arhin, PhD, Pfizer: Ownership Interest Joanne Leaney, PhD, Pfizer: Ownership Interest Rienk Pypstra, MD, MBA, Pfizer: Stocks/Bonds Joseph Chow, MD, Pfizer: Ownership Interest
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».